机器学习（周志华）_第十章 降维与度量学习

最新推荐文章于 2024-10-04 22:14:57 发布
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博客介绍了第十章降维与度量学习的相关知识点，聚焦信息技术领域中这一重要内容，为相关学习和研究提供参考。
第十章降维与度量学习的知识点
liuyan20062010
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《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 第十章 降维与度量学习
sdm12345的博客
07-10 3221
机器学习 总目录 第十章 降维与度量学习 10.1 K近邻学习 k近邻学习是一种监督学习算法，在给定的训练样本集中，基于某种距离度量，找出与训练集最靠近的kkk个训练样本，然后基于这k个邻居信息来进行预测。 投票法：通常在分类任务中使用，判别方法是选择这kk个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。 平均法：通常在回归任务中使用，判别方法是将这kk个样本的实值输出标记的平均值最为预测结果。 加权平...
《机器学习（周志华）》习题10.1 答案
勿忘初衷
04-03 5265
编程实现K邻近分类器，在西瓜数据集3.0@(属性只有密度与含糖率)上，比较其分类边界与决策树分类边界之异同。 KNN决策面图如下：
周志华《机器学习》课后习题个人解答
01-30
周志华《机器学习》课后习题个人解答。各算法都拿numpy和pandas实现了一遍
机器学习（周志华） 第十章降维与度量学习
YJY131248的博客
03-26 2129
关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记 记录学习过程 本博客记录Chapter10
机器学习（周志华）读书笔记---第10章 降维
铭宇要做后台攻城狮
06-08 307
10.1 k近邻学习 工作机制： k近邻是懒惰学习的代表，没有显式的训练过程，和 急切学习 相反 K近邻学习受k值和距离计算方式的影响 当k=1,分析错误率，即最近邻分类器 10.2 低维嵌入 维数灾难： 在高维情况下出现的数据样本稀疏，距离计算困难等问题 解决方案： 降维，通过某种数学变换，将原始高维属性空间转变为一个低维子空间，在这个子空间中样本密度大幅度提高，距...
周志华《机器学习》——降维与度量学习
zzmmhxs的博客
03-19 553
有些数据集是包含非常多的属性的，这使得后续数据处理和计算非常困难。因此需要对数据进行降维，需要找到一种合理的方法，在减少需要分析的属性同时，尽量减少信息的损失。由于各变量之间存在一定的相关关系，因此可以考虑将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量，使这些新变量是两两不相关的，那么就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。 根据对降维后数据的要求不同，有如下几种常用的数据降维方法： 1、MDS MDS降维后的数据满足，从原始空间D到d维空间后，样本两两间距不变。 2、线性变换 是一种..
《机器学习》周志华_自学记录
2201_75296678的博客
10-04 2227
第一章绪论## 1.1引言机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生"模型"(model)的算法，即"学习算法"(learning algorithm).在面对新的情况时(例如看到一个没剖开的西瓜)，模型会给我们提供相应的判断(例如好瓜).如果说计算机科学是研究关于"算法"的学问，那么类似的，可以说机器学习是研究关于"学习算法"的学问.## 1.2基本术语：用于预测离散值，例如将样本分为“好瓜”或“坏瓜”。：用于预测连续值，例如西瓜的成熟度（如0.95、0.37）。
《机器学习》（周志华-西瓜书）（深度之眼-第十期）
10-29
第一周 1 学习机器学习绪论 2 达观杯NLP算法大赛 第二周 3 学习线性模型 4 学习sklearn包中逻辑回归算法的使用
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第10章
qiy_icbc的博客
07-23 705
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第10章
度量学习 (Metric Learning)（一）
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Nehemiah_Li的专栏
03-12 4万+
度量学习（Metric Learning） 度量（Metric）的定义  在数学中，一个度量（或距离函数）是一个定义集合中元素之间距离的函数。一个具有度量的集合被称为度量空间。 1 为什么要用度量学习？ 很多的算法越来越依赖于在输入空间给定的好的度量。例如K-means、K近邻方法、SVM等算法需要给定好的度量来反映数据间存在的一些重要关系。这一问题在无监督的方法（如聚类）中尤为明显。举一
《机器学习》--周志华 （第十章学习笔记）
Cristal_yin的博客
07-30 1564
降维与度量学习k近邻学习k近邻学习是一种常用的监督学习方法 工作机制：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k 个“邻居”的信息来进行预测通常，在分类任务中可使用“投票法” ，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样本权
【机器学习-周志华】学习笔记-第十章
vircorns的博客
08-31 502
周志华《机器学习》第十章笔记
机器学习.周志华《10 降维与度量学习》
女王の专属领地
04-15 4130
概述 理想假设：密采样。但与现实不符。 K近邻学习kNN： 一种常用的监督学习方法 特点：没有显式的训练过程，属于懒惰学习。（注：在训练阶段就对样本进行学习处理的方法是急切学习。） 现实情况：高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题，称为维数灾难。 缓解途径2种：1）降维；2）特征选择。 降维，就是通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维子空间，在这个子空间中样本密度大...
机器学习理论 | 周志华西瓜书 第十章：降维与度量学习
Tinky2013的博客
04-02 1519
第十章 降维与度量学习 此系列文章旨在提炼周志华《机器学习》的核心要点，不断完善中… 10.1 k近邻学习 1、描述 常用的监督学习方法 工作机制：给定测试集，基于某距离度量找出最靠近的k个样本，基于k个邻居的信息预测 分类——投票法 回归——平均法 懒惰学习的代表 2、懒惰学习与急切学习 懒惰学习(lazy study)：没有显式训练过程，仅把样本保存，训练时间无开销，待收到测试样本后再...
周志华《机器学习》（西瓜书）学习笔记——第十章降维与度量学习
karry_zzj的博客
12-31 585
读书笔记-《机器学习》第十章：降维与度量学习
L.Z.的博客
06-28 1062
懒惰学习：在训练阶段仅仅是把样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理急切学习：在训练阶段就对样本进行学习处理维数灾难：在高维情形下出现的样本数据稀疏、距离计算困难等问题缓解维数灾难的一个重要途径是降维，亦称“维数简约”，即通过某种数字 变换将原始高维属性空间转变为一个低维“子空间”，在这个子空间中样本密度大幅提高，距离计算也变的更为容易线性降维方法MSD：原始空间中样本之间的距离...
机器学习 第10章 降维与度量学习 概念总结与简单实践
Hey_yf的博客
03-19 653
一 解决的问题 由k近邻算法引出，k近邻算法需要满足密采样，稀疏数据无法获取特定距离的近邻。 但是现实问题中，数据属性非常多，形成高维空间，然而在高维空间下的计算量大，并且满足不了密采样的要求。 于是，提出降维的方法，希望通过降维在低维空间映射出密采样，也易于学习。 如何降维才能保证仍然保存高维空间数据的特征的呢？ 一种方法：希望在高低维空间，样本之间的距离是不变的，称为多维缩放，简称...
周志华机器学习读后总结 第10、11章
baidu_32142047的博客
10-21 1468
降维与度量学习 什么是降维学习 降维是一种分类算法，它是一种解决维数灾难的重要途径。例如二维数据经过投影变为一维数据从而更好的表征数据的特征，然后再进行识别；这就利用了降维的方法。   K邻近学习 k近邻学习是一种监督学习算法，它给定测试样本，基于某种距离度量找出与训练集最靠近的k个训练样本，然后基于这k个邻居信息来进行预测。 K邻近学习方法有投票法（通常在分类任务中使用，判别方法是选
周志华《机器学习》第十章复习（带例题）
Fitz的博客
06-23 1637
老师让我帮他出卷，就自己做了细纲出了点题。可以参考着复习。
机器学习周志华第四章
最新发布
02-14
### 周志华《机器学习》第四章内容概述 周志华编著的《机器学习》第四章主要聚焦于决策树这一重要的监督学习方法[^3]。该章节深入探讨了决策树的学习过程及其应用，具体涵盖了以下几个方面： #### 1. 决策树简介 ...
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